iPronics完成$125M B轮融资，以扩大AI数据中心的光网络规模

iPronics 已筹集 $125 million in Series B funding，以加速其可编程光网络技术在人工智能（AI）数据中心的商业部署。此轮融资由 Maverick Silicon 和 Light Street Capital 共同领投，NVIDIA 作为投资者加入，此外还有 Triatomic Capital、Bosch Ventures、Catalight Capital、欧洲创新委员会基金以及多位已有投资者。此次融资使 iPronics 的累计融资额达到 $177 million。

异常巨额的 B 轮融资反映出随着 AI 计算规模扩张而出现的基础设施问题：仅增加 GPU 并不能提升性能，除非数据能够在这些处理器之间快速且高效地传输。随着集群从机架级加速器扩展为日益庞大的系统，网络的重要性已与底层计算硬件在性能、功耗和利用率方面同等关键。

Networking is becoming part of the AI compute problem

现代 AI 训练依赖于 GPU 之间的大量通信。模型和集群越大，必须在加速器、机架乃至多个设施之间传输的流量就越多。

传统数据中心网络主要依赖铜互连和电子分组交换。但随着带宽需求提升，这些架构需要越来越多的高速电气和光学组件，导致功耗、热量、成本和复杂度上升。

这也是 AI 基础设施行业日益转向光互连的原因之一。企业不再单纯提升传统网络设备的容量，而是探索让更多通信结构本身以光学方式运行的架构。

iPronics 正在使用基于硅光子的光路由交换（OCS）来解决这一问题。与传统网络交换机逐包检查并电子转发不同，光路由交换可以在端点之间建立直接的光路，并在需求变化时动态调整这些连接。

How iPronics’ optical switching works

公司技术的核心是 iPronics ONE，这是一款为 AI 基础设施设计的机架式光交换平台。

其硅光子芯片内包含 iPronics 所称的可编程单元单元（Programmable Unit Cells）网络，能够将光线引导至不同的物理路径。软件控制这些光子元件，从而使底层光拓扑可编程，而不是将服务器和加速器永久布线成固定配置。

ONE 平台将这一光子层与集成监控、遥测以及应用程序编程接口（API）相结合，使网络编排软件能够在工作负载迁移或基础设施条件变化时改变光连接。

这种可编程性对 AI 集群尤为重要，因为它们的网络需求并非静态。不同的训练任务可能需要不同的加速器配置，故障的 GPU 需要被绕过，推理工作负载的流量模式也与大规模训练截然不同。

当前的 ONE 产品系列支持 32 至 256 端口的规模扩展，并具备亚毫秒级的重新配置能力，同时提供实时光学遥测并可与软件定义网络环境集成。

From photonics research to commercial AI infrastructure

iPronics 成立于 2019 年，源自 Universitat Politècnica de València 的衍生公司，基于可编程硅光子和大规模光子系统的研究。此后公司将重点转向将该研究转化为可部署的 AI 集群网络基础设施。

其商业化进程在过去两年显著加速。

2025 年 1 月，iPronics 完成了 2000 万欧元的 A 轮融资，以推进其光网络技术。两个月后，公司推出了 ONE-32——一款面向规模化和扩展化 AI 网络的 32 端口硅光子光路由交换。iPronics 表示该系统可在 300 微秒以内重新配置连接，且引入的延迟不足 30 纳秒。

公司还在构建必要的制造能力，以超越相对小规模的部署。2026 年 3 月，iPronics 宣布与 Fabrinet 合作建立专用制造线，用于其 ONE 系列交换的封装、组装、测试和认证。当时公司称已与首批十家超大规模云服务商和 AI 集群原始设备制造商合作。

这种制造扩张至关重要，因为光网络技术历来在从实验室演示向可在数据中心规模经济制造的可靠硬件转变过程中面临巨大挑战。

What the $125 million Series B changes

新的资本为 iPronics 提供了显著更多的资源，以应对商业化挑战。

公司计划扩大生产、加速客户部署并继续开发 ONE 平台。同时，公司将在美国设立新办公室于圣克拉拉，以靠近 NVIDIA 以及众多设计下一代数据中心的半导体、网络和 AI 基础设施公司。

NVIDIA 的参与尤为引人注目。NVIDIA 的 GPU 正日益作为庞大计算系统的组成部件，而非独立处理器，这使得加速器之间的互连成为整体系统性能的关键因素。

Maverick Silicon 高级董事总经理 Manish Muthal 也将加入 iPronics 董事会，前 Rambus CEO Geoffrey Tate（现为 Light Street Capital 顾问）将担任董事会席位。Catalight Capital 的 Young Sohn（前三星企业总裁兼首席战略官）将成为公司的顾问。

Optical networking could become a bigger part of the AI infrastructure stack

iPronics 融资的更广泛意义超越单一光交换机。

AI 基础设施竞争 主要围绕 GPU 与其他加速器展开，但仅仅部署更多处理器并不能保证高效使用。内存带宽、网络、供电和散热正日益决定数据中心能够从硬件中提取的有效计算性能。

光路由交换提供了一种可能的解决方案来应对网络这一环节。可编程的光层可以让集群根据工作负载改变其物理连通性，绕过硬件故障，并在无需反复重新设计底层网络的情况下扩展 GPU 区域。

关于 OCS 架构的采纳范围以及它们将在日益强大的以太网和专有 AI 网络技术旁边的定位仍存在疑问。但 iPronics 的 B 轮规模，加上 NVIDIA 的参与以及公司向批量制造的转变，表明可编程光子技术正从实验性数据中心技术转向下一代 AI 基础设施的有力竞争者。